python進(jìn)行相關(guān)性分析并繪制散點(diǎn)圖詳解
更新時(shí)間：2021年09月17日 17:00:43 作者：零食店
這篇文章主要介紹了python進(jìn)行相關(guān)性分析并繪制散點(diǎn)圖，具有一定借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下,希望能夠給你帶來幫助
近期，有小伙伴問我關(guān)于怎么使用python進(jìn)行散點(diǎn)圖的繪制，這個(gè)東西很簡單，但是怎么講相關(guān)性的值標(biāo)注在圖形上略顯麻煩，因此，在這里記錄一下，將整個(gè)流程展示一下。
需要用到的庫
在本篇博客中，主要用到的庫是pandas、numpy、matplotlib、seaborn等，想要使用seaborn庫必須要引入matplotlib庫，seaborn是作為它的外掛庫。
#1 load pakeage
import pandas as pd#讀寫表格以及表格處理
import numpy as np#用于數(shù)據(jù)計(jì)算
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
plt.rc('font',family='Times New Roman')
from glob import glob
from osgeo import gdal,gdal_array,gdalnumeric
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei'] #顯示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #顯示負(fù)號
數(shù)據(jù)讀取
這里我使用的是師弟的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，在這里進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取。
df = pd.read_csv('./JXDY_1.csv',encoding='utf-8')
df.head()
這里我們做相關(guān)性分析
df.corr()#默認(rèn)是pearson相關(guān)性分析
之后我們進(jìn)行批量化的散點(diǎn)圖輸出，將相關(guān)性數(shù)據(jù)放在圖形上
a = 2#這里的相關(guān)性是從第二位開始進(jìn)行計(jì)算的，所以我從第二位開始提取
for i in df.columns[3:]:
a1 = sns.lmplot(y='fruit',x=i,data=df)
ax = plt.gca()
ax.text(0.9,1,"Pearson:{:.2f}".format(df.corr().iloc[1,a]),transform=ax.transAxes)#添加相關(guān)性
a = a+1
plt.savefig('./{}.jpg'.format(i),dpi=300,bbox_inches = 'tight')
結(jié)果就大功告成了，之后吧結(jié)果輸出來就可以了！
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容！
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